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公开(公告)号：CN114971742A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210756065.3
申请日：2022-06-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种用户分类模型的训练、用户分类处理的方法及装置，用户分类模型包括图神经网络、第一分类网络和第二分类网络，该用户分类模型的训练方法包括：获取样本用户，其具有标签数据；在用户关系网络图中，以样本用户为目标节点，利用图神经网络对目标节点进行聚合；将所得的用户表征输入第一分类网络和第二分类网络，得到第一预测值和第二预测值，第一预测值表征样本用户属于由第一类用户和第二类用户构成的第一用户群的概率，第二预测值表征样本用户属于由第二类用户和第三类用户构成的第二用户群的概率；基于第一预测值和/或第二预测值，及标签数据，确定当前损失值；以最小化当前损失值为目标，调整用户分类模型的参数。
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公开(公告)号：CN115034327A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210710860.9
申请日：2022-06-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种外部数据应用、用户识别的方法、装置和设备，外部数据应用方法可以将目标对象的来自内部数据源的特征输入内部模型得到内部预测结果；将目标对象的来自不同外部数据源的特征分别输入对应的外部模型得到目标对象的至少一个外部预测结果；对所述内部预测结果和所述至少一个外部预测结果进行融合得到所述目标对象的最终预测结果，且融合时将断流外部数据源对应的外部预测结果替换为所述内部预测结果。
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公开(公告)号：CN114971742B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210756065.3
申请日：2022-06-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/0203 , G06Q30/0207 , G06Q30/0601
Abstract: 本说明书实施例提供一种用户分类模型的训练、用户分类处理的方法及装置，用户分类模型包括图神经网络、第一分类网络和第二分类网络，该用户分类模型的训练方法包括：获取样本用户，其具有标签数据；在用户关系网络图中，以样本用户为目标节点，利用图神经网络对目标节点进行聚合；将所得的用户表征输入第一分类网络和第二分类网络，得到第一预测值和第二预测值，第一预测值表征样本用户属于由第一类用户和第二类用户构成的第一用户群的概率，第二预测值表征样本用户属于由第二类用户和第三类用户构成的第二用户群的概率；基于第一预测值和/或第二预测值，及标签数据，确定当前损失值；以最小化当前损失值为目标，调整用户分类模型的参数。
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公开(公告)号：CN115034327B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210710860.9
申请日：2022-06-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q40/04 , G06Q10/0635
Abstract: 本说明书实施例公开了一种外部数据应用、用户识别的方法、装置和设备，外部数据应用方法可以将目标对象的来自内部数据源的特征输入内部模型得到内部预测结果；将目标对象的来自不同外部数据源的特征分别输入对应的外部模型得到目标对象的至少一个外部预测结果；对所述内部预测结果和所述至少一个外部预测结果进行融合得到所述目标对象的最终预测结果，且融合时将断流外部数据源对应的外部预测结果替换为所述内部预测结果。
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